首先是面试流程，共7个阶段： 简历—recruiter email—OA—Phone screen—onsite—debrief meeting—Offer （Amazon SDE岗面试流程均需要4-8weeks） OA（轮次不超过3次，主要也是面向于internship和NG岗，少部分有经验的岗也可能涉及到） OA1：调试 一般情况下，一组7个debugging，需要在20min内完成，每个quiz都规定了时间修复代码。

机器学习是一个非常大的领域，有许多不同的类型。以下是三种主要的机器学习类型： 每一种类型的机器学习都有其特定的应用，例如，监督学习被广泛用于图像和语音识别，无监督学习被用于市场分析和社交网络分析，强化学习被用于自动驾驶和游戏AI等 以下是对这三种机器学习类型的简要解释： 监督学习（Supervised Learning）: 在监督学习中，模型根据过去的数据或标记的数据进行预测或决策。 标记数据是指那些被赋予标签或标记的数据集，从而使数据更具意义。 例如，在图像识别中，监督学习模型可能会使用已标记的图像数据集进行训练，以识别新的图像。 无监督学习（Unsupervised Learning）:

作为Data岗的技术力代表，Data Science所要求掌握的技术不仅多，还需要精，面试前需要准备的考察重点也多的让人头昏脑涨。 为了让留学生们在准备投递前更系统、全面的复习，给大家推荐这150道真题。 优势： 由GitHub上的DS大神整理搜集，专为Data面试的候选人编写。 150道题目均来源于真实面试，每道题的都有解题思路和标准答案，参考性非常强。 数学/编程/简历问题等，DS面试中所有类型的题目都在这里。 确切来说就是DS面试指南！ 以真实面试过程中的考察重点分为7大板块，每个板块涉及的真题都源自于22-23年最新DS岗位真题 涉及内容：机器学习、深度学习、统计、概率、Python、SQL&Database、简历优化问题

meta找intern或是newgrad-E3攻略： 第1步：投简历 从投简历到等到面试通知可能要三天到三个月（著名的长时间线）不过需要注意一个岗位挂了的话会有冷冻期的，不能再投递同一类型的岗位了。 第步2步(Optional): 电话初筛 HR小姐姐/小哥哥给你打电话，就是要确认你的visa情况、专业背景和面试时间了。这时候要表现得自信又亲切哦，让HR感觉到你对这份工作的热情和诚意。对了，这个阶段，一般不会有技术面哦！ 第3步：在线测验 / 技术电话面试** OA：中等难度，70分钟搞定4题。通常HR会在当天或第二天发你OA链接，有效期是一周，开启解题模式！或者是一个面试邀约（phone

最近salesforce还在持续发岗，大家都投了嘛！1小时30分钟的OA，还是白嫖的 salesforce Technical interview会根据你的简历 deep dive，问一些之前做过的project和internship。 一定要对简历上面的问题非常熟悉，应对面试官的follow up！ 另外，还会被问到技术性问题，比如当前组遇到的问题场景，该如何解决？ Hiring

运气非常好6月份投的，居然11月底被捞了，昨天刚面了两轮back2back，两面都是亚裔面试官，非常友善，过程也简单明了，self-intro完就开始做题了， 题目如下： 第一轮：sort an array但这个array满足一个条件, the absolute difference between the

同学们大多都在LeetCode刷。但了解过的同学也知道，LeetCode的题量足有2000+，不论是在花费的时间or刷题的顺序上，对留学生来说都是不小的难题。 如果你正陷入算法有硬伤，刷了上百道还是0 Offer的死循环中，那么接下来这个由谷歌在职大神LeetCode刷题攻略一定值得你看看！ 这份攻略中，刷过的同学推荐从这位谷歌Waymo（无人车）工程师总结的刷题笔记开始 阶段1: 只做官方leetbook (初级-> 中级 -> 高级算法)周末花半天刷一个章节，后续变成一周内分散着刷完一个章节。 阶段2:找固定的list，坚持每天刷题，开始是用Grind75定制列表，现在开始在字节校园打卡每日一题。

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是我在Meta面试的一些过程和经验分享一下 Meta面经： Onsite面 Coding：题目一： 347.Top K most freqent elements 题目二：find